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토스
서울
경력
경력무관
채용 유형
정규직
학력
학력무관
지역
서울
추천, 검색 또는 광고 서비스에서 후보 생성이나 선별 모델을 직접 개발한 경험이 필요해요. Retrieval이나 Light Ranker 등 관련 모델을 학습하고, 서비스 적용에 필요한 코드를 직접 구현해 본 분을 찾고 있어요. 학습 데이터부터 후보 품질까지 함께 다룰 수 있는 분이면 좋아요. 사용자 행동과 상품 데이터로 학습셋을 구성하고, 모델의 성능을 평가하고 추적한 경험을 중요하게 생각해요. 최종 랭커의 목적을 고려해 후보 생성과 선별 방식을 개선해 본 분을 찾고 있어요. Problem Solver를 찾고 있어요. 데이터로 문제를 정의하고, 직접 구현과 실험을 반복하며 개선을 만들어 본 분이면 좋아요. 오프라인 평가와 A/B 실험 결과를 해석하고, 다음 가설과 실행으로 연결한 경험을 중요하게 생각해요.
커머스 상품 카탈로그에서 Retrieval을 개발한 경험이 있으면 좋아요. 다양한 Retrieval Source를 직접 만들고, 각 Source의 기여도와 중복, 커버리지를 분석해 조합을 개선한 경험이 있으면 좋아요. Two-Tower와 ANN 기반 검색을 서비스에 적용하거나, 최종 랭커의 판단을 Light Ranker에 반영해 본 경험이 있으면 좋아요. 콘텐츠 기반 추천이나 Bandit 기반 탐색 등으로 Cold-start를 개선한 경험이 있으면 좋아요. 초기 반응을 예상하고 노출 배분 실험을 주도해 본 경험을 환영해요.
서류 접수 > 프리인터뷰 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격 프리 인터뷰에서는 지원서 기반의 주요 경험과 직무 적합도를 중심으로 면접이 진행될 예정이에요. 직무 인터뷰에서는 심층 기술 면접과 ML 시스템 설계를 주제로 면접이 진행될 예정이에요.
